Face à la pénurie de main-d’œuvre, l’IA vient épauler les opérateurs et opératrices en usine

Le défi 

Bois Daaquam est une entreprise forestière intégrée qui œuvre au sein de l’industrie québécoise du bois d’œuvre. Comme beaucoup d’entreprises manufacturières, elle fait face à un double défi : la pénurie de main-d’œuvre qualifiée et la nécessité de former rapidement de nouveaux opérateurs et de nouvelles opératrices capables d’assurer la qualité de la production.  

Au cœur de ses opérations se trouve la raboteuse industrielle, une machine essentielle à la finition des pièces de bois comme les 2x3 et les 2x4. Lorsqu’un problème survient (blocage, planche irrégulière, usure d’un composant), l’opérateur doit généralement arrêter la machine pour intervenir manuellement. Ce processus coûteux en temps et en ressources est difficilement compatible avec les exigences d’une production moderne. Bois Daaquam cherchait donc à automatiser la détection de ces anomalies de façon non invasive, sans interrompre les opérations, tout en offrant un outil d’aide à la formation pour les nouveaux travailleurs et les nouvelles travailleuses.  

Cette automatisation vise notamment à réduire la dépendance aux opérateurs expérimentés (souvent proches de la retraite) en facilitant la formation des nouveaux travailleurs et des nouvelles travailleuses en automatisant certaines réactions aux anomalies, comme la gestion des blocages.  

La solution 

Dans le cadre de son stage Mitacs, Emmanuel Kona a consacré une grande partie de son temps à la collecte et à l’analyse de données directement sur le plancher de l’usine de Bois Daaquam. Au cours plusieurs visites, il a installé les équipements de captation (par ex. microphones, accéléromètres et capteurs d’émissions acoustiques) sur et à proximité de la raboteuse, puis a procédé à l’enregistrement des sons produits par la machine en marche. 

Un travail rigoureux d’étiquetage des données a ensuite été effectué, permettant d’associer chaque segment audio aux événements survenus durant la collecte, notamment les blocages constituant le type d’anomalie le plus fréquemment observé. Cette étape, souvent sous-estimée, s’est avérée déterminante pour la qualité des modèles développés par la suite. 

Fort de ces données bien structurées, le stagiaire a entraîné des modèles d’apprentissage machine capables de prédire automatiquement si un segment audio est normal ou anormal, en exploitant simultanément les signaux provenant des trois types de capteurs. L’objectif : détecter les problèmes de la machine en temps réel, sans avoir à interrompre la production.  

Ce stage s’inscrit dans le programme de stages Mitacs, rendu possible grâce au soutien du ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec (MEIE).  

Les résultats : une contribution concrète au secteur manufacturier 

Grâce à son stage, Emmanuel a permis à Bois Daaquam de : 

• Poser les bases d’une maintenance prédictive : les modèles développés permettent de détecter des anomalies sans arrêter la machine, ouvrant la voie à une réduction des temps d’arrêt imprévus;  

• Contribuer à la formation des nouveaux opérateurs et des nouvelles opératrices: en détectant et en réagissant automatiquement aux anomalies (par exemple, lever les rouleaux, inverser les rouleaux du bas pour expulser la pièce bloquée, puis reprendre les opérations) la solution réduit la dépendance aux opérateurs expérimentés et facilite l’intégration des nouvelles recrues;  

• Renforcer les liens entre l'université et l'entreprise: le transfert de connaissances réalisé pendant le stage a mené à l’acquisition d’un accéléromètre installé en permanence sur la raboteuse de Bois Daaquam, une première pour l’entreprise;  

• Produire des résultats dignes de publication: un article scientifique portant sur les travaux du stagiaire est en cours de finalisation et sera soumis au courant de l’été — une réalisation exceptionnelle pour un stage de premier cycle. 

Par ailleurs, Bois Daaquam dispose désormais d’une base solide pour accueillir un projet doctoral qui donnera suite aux travaux amorcés, avec un potentiel encore plus grand de transformer les pratiques opérationnelles à long terme.  

« En automatisant la détection des problèmes sur une raboteuse industrielle, ce projet répond à la pénurie de main-d’œuvre qualifiée et propose une solution mise au point avec l’aide d’un stagiaire de Mitacs, ce qui se traduit par une amélioration de la productivité chez Bois Daaquam. » 

Anthony Deschênes, Ph. D., professeur adjoint, Département d’informatique et de génie logiciel, Université Laval 

De la théorie à la pratique : un lien étroit avec la formation universitaire 

Étudiant en génie logiciel à l’Université Laval au moment du stage, Emmanuel n’avait aucune expérience préalable en recherche lorsqu’il a entrepris ce projet chez Bois Daaquam. Il a ainsi parcouru toutes les étapes d’un projet complet en apprentissage machine : collecte de données sur le terrain, étiquetage, entraînement de modèles, analyse des résultats et rédaction d’un article scientifique.  

« Ce stage a été pour moi une véritable source d’apprentissage sur les plans académique, professionnel et personnel. Il m’a offert une occasion immense de mettre mes connaissances au service d’une problématique industrielle concrète. Un grand merci à Bois Daaquam, à Mitacs, au MEIE ainsi qu’à l’Université Laval d’avoir rendu cette expérience possible. »  

Emmanuel Kona,étudiant en génie logiciel, Université Laval

Cette progression remarquable illustre bien comment l’apprentissage intégré au travail peut propulser le développement de compétences bien au-delà de ce que permet le seul cadre académique.   

À propos de Mitacs

Depuis plus de 25 ans, Mitacs contribue à la croissance de l’économie et au développement de la main-d’œuvre de l’avenir en créant des liens entre le secteur privé, le milieu postsecondaire et des partenaires internationaux pour résoudre des problèmes concrets. Nous appuyons la collaboration en recherche entre le milieu postsecondaire et le secteur privé grâce à des stages cofinancés par les entreprises partenaires et destinés aux étudiantes et étudiants du premier cycle et des cycles supérieurs, ainsi qu’aux chercheurs et chercheuses au postdoctorat.

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